Una micrografía de una sección del cerebro de un ratón que resalta las vías neuronales (verde)
INSTITUTO DE INFORMÁTICA Y NEUROIMAGEN MARK Y MARY STEVENS/BIBLIOTECA DE FOTOS DE CIENCIAS
El análisis de la actividad cerebral de un ratón les dice a los científicos dónde se encuentra el animal y la dirección exacta en la que mira. Con más investigaciones, los hallazgos podrían algún día ayudar a los robots a navegar de forma autónoma.
Mamífero sesos Utiliza dos tipos principales de neuronas para la navegación: las “células de dirección de la cabeza” muestran hacia dónde mira un animal y las “células de cuadrícula” ayudan a proporcionar un mapa cerebral bidimensional de dónde se encuentra.
Para obtener más información sobre la activación de estas neuronas, Vasileios Maroulas en la Universidad de Tennessee, Knoxville, y sus colegas, junto con el Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU., analizaron datos de un estudio anterior.
En este experimento, se insertaron sondas en el cerebro de varios ratones. Luego, los datos sobre sus patrones de activación neuronal se combinaron con imágenes de vídeo que mostraban sus ubicaciones y posiciones de la cabeza mientras se movían por un entorno abierto.
A partir de esto, Maroulas y sus colegas desarrollaron un inteligencia artificial Algoritmo que puede determinar hacia dónde mira un ratón y dónde se encuentra.
En efecto, es como el marcador y la flecha direccional en la aplicación de mapas de un teléfono inteligente, excepto que en lugar de conectarse a un satélite GPS, los científicos analizan la actividad cerebral de un sujeto.
“Este método nos permite no depender de un mapa precargado ni de actualizar las coordenadas GPS basándose, por ejemplo, en datos satelitales”, dice Maroulas. “En cierto sentido, el algoritmo ‘piensa’ y reconoce el espacio como lo haría el cerebro de un mamífero”.
La IA podría eventualmente permitir que los sistemas inteligentes naveguen de forma autónoma, afirma. “En otras palabras, aprovechamos cómo el cerebro de los mamíferos procesa los datos y los incorporamos en la arquitectura del algoritmo”.
Adam Hines de la Universidad Tecnológica de Queensland (Australia) dice que la analogía con la aplicación de un teléfono inteligente es útil. “Tienes información posicional (el pin de colocación) alineada con la dirección (flecha azul) y durante la navegación, ambas se actualizan constantemente a medida que te mueves. Las celdas de la cuadrícula son como el GPS y las celdas de rumbo son como una brújula”.
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